MAKALAH FORECASTING

BAB I. PENDAHULUAN

1.1     LATAR BELAKANG

Peramalan (forecasting) permintaan akan produk dan jasa di waktu mendatang dan bagian-bagiannya adalah sangat penting dalam perencanaan dan pengawasan produksi. Peramalan yang baik adalah esensial untuk efisiensi operas-operasi manufacturing dan produksi jasa. Pada hakekatnya peramalan merupakan suatu perkiraan terhadap keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang. Keadaan masa yang akan datang yang dimaksud adalah:

1.      Apa yang dibutuhkan (jenis)

2.      Berapa yang dibutuhkan (jumlah/kuantitas)

3.      Kapan dibutuhkan (waktu)

Tujuan peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Peramalan tidak akan pernah “perfect”, tetapi meskipun demikian hasil peramalan akan memberikan arahan bagi suatu perencanaan. Suatu perusahaan biasanya menggunakan prosedur tiga tahap untuk sampai pada peramalan penjualan, yaitu diawali dengan melakukan peramalan lingkungan, diikuti dengan peramalan penjualan industri, dan diakhiri dengan peramalan penjualan perusahaan.

1.2 Rumusan Masalah

1. Apa pengertian peramalan

2.  Apa metode-metode dari peramalan

BAB II. PEMBAHASAN

2.1     Pengertian Peramalan

         Peramalan (forecasting) merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan keputusan manajemen yang sangat signifikan. Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Dalam area fungsional keuangan, peramalan memberikan dasar dalam menentukan anggaran dan pengendalian biaya. Pada bagian pemasaran, peramalan penjualan dibutuhkan untuk merencanakan produk baru, kompensasi tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya. Selanjutnya, pada bagian produksi dan operasi menggunakan data-data peramalan untuk perencanaan kapasitas, fasilitas, produksi, penjadwalan, dan pengendalian persedian (inventory control). Untuk menetapkan kebijakan ekonomi seperti tingkat pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, tingkat inflasi, dan lain sebagainya dapat pula dilakukan dengan metode peramalan.

               Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang. Asumsi dasar dalam penerapan teknik-teknik peramalan adalah:“If we can predict what the future will be like we can modify our behaviour now to be in a better position, than we otherwise would have been, when the future arrives.” Artinya, jika kita dapat memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat.

 Peramalan merupakan teknik yang digunakan untuk memperkirakan suatu system dimasa yang akan datang. Peramalan diperlukan oleh suatu perusahaan karena setiap keputusan yang diambil dapat memengaruhi keadaan dimasa yang akan datang. Menurut Horison waktu,nya,peramalan dapat dibagi menjadi 3 yaitu:

1.         Peramalan jangka pendek yang memberikan hasil peramalan satu tahun mendatang atau kurang.

2.         Peramalan jangka menengah untuk meramalkan keadaan satu hingga 5 tahun kedepan.

3.         Peramalan jangka panjang digunakan untuk pengambilan keputusan mengenai perencanaan produk dan perencanaan pasar,pengeluaran biaya perusahaan,studi kelayakan pabrik,anggaran,purchase order,perencanaan tenaga kerja dan perencanaan kapasitas kerja serta pengambilan keputusan yang berhubungan dengan kejadian lebih dari 5 tahun yang akan datang.

2.2     Metode Peramalan

2.2.1    Metode Kuantitatif

Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :

1. Model seri waktu / metode deret berkala (time series)  metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu,

Model Seri Waktu / Metode deret berkala, terbagi menjadi :

a.     Rata-rata bergerak (moving averages),

Rata-Rata Bergerak Sederhana (simple moving averages) : bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil.

Rata-Rata Bergerak Tertimbang (weighted moving averages) : apabila ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru.

b.     Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),

Penghalusan Eksponensial : metode peramalan dengan menambahkan parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotan/timbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial.

c.     Proyeksi trend (trend projection)

Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.

1.    Model / metode kausal (causal/explanatory model)

Mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (independent variable).

Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu. Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari :

1.     Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least squares yang dianalisis secara statis.

2.     Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.

3.     Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek.

2.2.2    Metode Kualitatif

Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu :

1.     Juri dari Opini Eksekutif : metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncak/top manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik.

2.     Gabungan Tenaga Penjualan : setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh.

3.     Metode Delphi : dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya.

4.     Survai Pasar (market survey) : Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung.

2.3 Contoh Kasus

1.     A. Dibawah ini menunjukkan data PT FAFAUZI tahun 2009-2013.

NO	TAHUN	PENJUALAN (Y)
1	2009	110
2	2010	125
3	2011	150
4	2012	185
5	2013	210
JUMLAH	5	780

Berapakah ramalan penjualan untuk tahun yang akan datang atau tahun 2014?

JAWAB:

ANALISIS MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE DATA GANJIL

PT FAFAUZI

NO	TAHUN	PENJUALAN (Y)	PREDIKSI (X)	X^2	XY
1	2009	110	-2	4	-220
2	2010	125	-1	1	-125
3	2011	150	0	0	0
4	2012	185	1	1	185
5	2013	210	2	4	420
JUMLAH	5	780	0	10	260

Mencari nilai a dan b

a = 780   = 156

5

b = 260   =   26

5

maka persamaan least squarenya adalah dimana nilai

Y  =  a + bX

Y  =  156 + 26X

Maka ramalan penjualan untuk tahun 2014 yang memiliki angka X=3 tahun yang berikutnnya yang dicari:

Y (2014)  =  156 + 26 (3)

Y (2014)  =  156 + 78

Y (2014)  =  234 unit

b. Dibawah ini adalah data ramalan penjualan PT ABANGJUNK pada tahun 2009-2012.

NO	TAHUN	PENJUALAN (Y)
1	2009	145
2	2010	150
3	2011	165
4	2012	170

      Berapakah ramalan penjualan untuk tahun 2013?

JAWAB:

ANALISIS MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE DATA GENAP

PT ABANGJUNK

NO	TAHUN	PENJUALAN (Y)	PREDIKSI (X)	X^2	XY
1	2009	145	-3	9	-435
2	2010	150	-1	1	-150
3	2011	165	1	1	165
4	2012	170	3	9	510
JUMLAH	5	630	0	20	90

Mencari nilai a dan b

a = 630= 157,5

      4

b = 90 =  4,5

      20 

maka persamaan least squarenya adalah

Y  =  a + bX

Y  =  157,5 + 4,5X

Maka ramalan penjualan untuk tahun 2013 :

Y (2013)  = 157.5 + 4,5 (5)

Y (2013)  = 157.5  + 22,5

Y (2013)  =  180 unit.

2.     Dibawah ini adalah permintaan musiman untuk penjualan sepatu olahraga PT SHOEZI setiap triwulan dari tahun 2009-2013 (dalam ribuan lusin)

Tahun	Tri wulan I	Tri wulan II	Tri wulan III	Tri wulan IV
2009	25	275	150	525
2010	30	310	220	610
2011	34	360	285	705
2012	42	420	350	810
2013	50	500	425	900

Berapakah permintaan musiman untuk penjualan sepatu olahraga PT SHOEZI pada tahun 2014 mendatang?

JAWAB:

A.   ANALISIS MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES (RATA-RATA BERGERAK SEDERHANA / SIMPLE MOVING AVERAGE).

Tahun	Tri wulan I	Tri wulan II	Tri wulan III	Tri wulan IV	∑y (Tri wulan)	x		x.y
2009	25	275	150	525	975	-2	4	-1.950
2010	30	310	220	610	1.170	-1	1	-1.170
2011	34	360	285	705	1.384	0	0	0
2012	42	420	350	810	1.622	1	1	1.622
2013	50	500	425	900	1.875	2	4	3.750
∑	181	1.865	1.430	3.550	7.026	0	10	2.252
Rata-rata	0,025	0,265	0,203	0,505	0,998
Adjustment	0,026	0,265	0,204	0,505	1

Rata-rata = Tri wulan

                        ∑Y

Kemudian mencari nilai a dan b

 a= ∑Y    =   7.026    =   1.405,2

        n              5

b= ∑x.y    =   2.252    =  225.2

       ∑             10

maka persamaan simple moving average adalah

Y  =  a + bX

Y  =  1.405,5 + 225,2X

Maka permintaan untuk ramalan penjualan tahun 2014 :

Y (2014)  = 1.405,5 + 225,2 (3)

Y (2014)  = 1.405,5  +675,6

Y (2014)  =  2.080,8

            Jadi, permintaan ramalan untuk penjualan tahun 2014 setiap Tri Wulan adalah:

            Tri Wulan I      =  0,026 x 2.080,8       =  55

            Tri Wulan II    =  0,0265 x 2.080,8     =  552

            Tri Wulan III   =  0,204 x 2.080,8       =  425

            Tri Wulan IV   =  0,505 x 2.080,8       =  1.051

            Semua jawaban dibulatkan ke atas karena satuan unit.

B.    ANALISIS MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES (RATA-RATA BERGERAK TERTIMBANG / WIGHTED MOVING AVERAGE).

TAHUN	TRI WULAN	VOLUME PENJUALAN	RATA-RATA 4 PERIODE	TITIK TENGAH (TT)	IM = VP : TT
2009	I	25
	II	275
	III	150
	IV	525
2010	I	30
	II	310
	III	220
	IV	610
2011	I	34
	II	360
	III	285
	IV	705
2012	I	42
	II	420
	III	350
	IV	810
2013	I	50
	II	500
	III	425
	IV	900

Tahun	Tri wulan I	Tri wulan II	Tri wulan III	Tri wulan IV	∑y (Tri wulan)
2009	-	-	0,6138	2,1053	2,7191
2010	0,1143	1,0948	0,7509	2,0350	3,995
2011	0,1083	1,0774	0,8213	1,9821	3,9891
2012	0,1132	1,0704	0,8010	1,9401	3,9247
2013	0,1144	1,0929	-	-	1,2073
∑	0,4522	4,3405	3,0460	8,0625	15,9012
Rata-rata	0,1131	1,0852	0,7615	8,0625

Maka, permintaan peramalan pernjualan untuk tahun 2014 masing-masing Tri Wulan adalah:

Cara menghitung = (Rata-rata masing-masing Tri Wulan x titik tengah paling tinggi)

                        Tri Wulan I      =  0,1131 x 436,875    =

                        Tri Wulan II    =  1,0852 x 457,5        =

                        Tri Wulan III   =  0,7615 x                  =

                        Tri Wulan IV   =  8,0625 x                  =

BAB III. PENUTUP

3.1         KESIMPULAN

Peramalan merupakan tahapan awal dalam perencanaan sistem operasi produksi. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan tingkat permintaan produk yang  diharapkan  untuk  suatu  produk  atau  beberapa  produk  dalam jangka waktu di masa yang akan datang. Peramalan diperlukan oleh suatu perusahaan karena setiap keputusan yang diambil dapat memengaruhi keadaan dimasa yang akan datang.